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企業(yè)戰(zhàn)略從"業(yè)務驅(qū)動"轉(zhuǎn)向"數(shù)據(jù)驅(qū)動"

隨著近年來企業(yè)信息化建設的不斷深化、社會化網(wǎng)絡的興起,以及移動互聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)的廣泛應用,全球數(shù)據(jù)規(guī)模及其存儲容量正在迅速增長,數(shù)據(jù)的類型也變得復雜多樣。海量多樣化的數(shù)據(jù)對信息的有效存儲、快速讀取、檢索提出了挑戰(zhàn);且其中所蘊藏的巨大商業(yè)價值也引發(fā)了對數(shù)據(jù)處理、分析的巨大需求。當前,大數(shù)據(jù)已逐漸滲透到各個行業(yè)和業(yè)務職能領域,數(shù)據(jù)成為企業(yè)戰(zhàn)略資產(chǎn),企業(yè)戰(zhàn)略逐漸從"業(yè)務驅(qū)動"轉(zhuǎn)向"數(shù)據(jù)驅(qū)動"。如何通過收集和分析大量內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù),獲取有價值的信息將成為指導企業(yè)經(jīng)營決策、業(yè)務運作中的核心環(huán)節(jié)。


什么是大數(shù)據(jù)(Big Data)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息,而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之,如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè),那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵,在于提高對數(shù)據(jù)的“加工能力”,通過“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。

從技術(shù)上看,大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)也吸引了越來越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù),以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù),包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲系統(tǒng)。

數(shù)據(jù)采集:實現(xiàn)將異構(gòu)數(shù)據(jù)從系統(tǒng)外部采集并傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺的過程,包括數(shù)據(jù)爬取、提取、清洗、轉(zhuǎn)換和裝載等,保證數(shù)據(jù)獲取和驗證數(shù)據(jù)的有效性。

數(shù)據(jù)存儲與分析:負責海量多態(tài)數(shù)據(jù)的存儲及處理,以混搭架構(gòu)模式實現(xiàn)多種數(shù)據(jù)存儲策略;對經(jīng)過存儲和處理后的數(shù)據(jù)進行分析,主要包括自然語言處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析以及數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)服務:將屏蔽底層針對各類數(shù)據(jù)服務需求的數(shù)據(jù)處理過程,將加工后的數(shù)據(jù)、應用等通過集中的數(shù)據(jù)服務提供功能,為外部合作伙伴提供數(shù)據(jù)服務能力,簡化數(shù)據(jù)共享邏輯,集約化數(shù)據(jù)分析能力。

數(shù)據(jù)應用:通過固定報表、多維分析等方式展現(xiàn)數(shù)據(jù),對內(nèi)支撐企業(yè)管理分析、經(jīng)營分析、服務分析、銷售分析及產(chǎn)品開發(fā);對外支撐產(chǎn)品化的數(shù)據(jù)服務以及數(shù)據(jù)提供。

數(shù)據(jù)管控:實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理,提升企業(yè)數(shù)據(jù)標準、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全、元數(shù)據(jù)管理等基礎數(shù)據(jù)管控能力。


大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)

(1)對大量消費者提供產(chǎn)品或服務的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進行精準營銷;

(2)做小而美模式的中小微企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務轉(zhuǎn)型;

(3)面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時俱進充分利用大數(shù)據(jù)的價值。

不過,“大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對于社會問題的理性思考,科學發(fā)展的邏輯不能被湮沒在海量數(shù)據(jù)中。著名經(jīng)濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過:“就今日言,有很多人忙碌于資料之無益累積,以致對問題之說明與解決,喪失了其對特殊的經(jīng)濟意義的了解?!边@確實是需要警惕的。

在這個快速發(fā)展的智能硬件時代,困擾應用開發(fā)者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務決策等等。例如,通過結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析,下面這些對企業(yè)有益的情況都可能會發(fā)生:

(1)及時解析故障、問題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億元。

(2)為成千上萬的快遞車輛規(guī)劃實時交通路線,躲避擁堵。

(3)分析所有SKU,以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。

(4)根據(jù)客戶的購買習慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。

(5)從大量客戶中快速識別出金牌客戶。

(6)使用點擊流分析和數(shù)據(jù)挖掘來規(guī)避欺詐行為。

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